Clusters compostos pelas variáveis: mortalidade geral por DCNT ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, mortalidade geral por doenças transmissíveis ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, mortalidade geral por causas externas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, mortalidade geral por causas mal definidas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, mortalidade geral por outras causas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, mortalidade materna de mulheres em idade fértil para o período de 2010 a 2019, mortalidade perinatal para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por DCNT ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por doenças transmissíveis ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por causas externas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por causas mal definidas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por outras causas ajustada pela idade para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por causas maternas de mulheres em idade fértil para o período de 2010 a 2019, morbidade hospitalar no SUS por causas perintais para o período de 2010 a 2019.
* Os coeficientes de mortalidade estão na base de 100.000 habitantes.
* Os coeficientes de morbidade hospitalar estão na base de 10.000 habitantes.
* Todos os coeficientes foram normalizados via z-score para a constituição dos clusters.
* O método utilizado para clusterização foi o algoritmo SKATER, visto que o objetivo é criar regiões contíguas com perfis de morbimortalidade semelhantes entre si.
* Como critério de vizinhança, adotou-se o método queen de ordem 1. O município de Ilhabela, que não possui vizinhos diretos, foi imputado para o cluster imediatamente mais próximo.